烤雞翅膀い我喜歡吃つ的案例列表
文本分类
分析：判断用户是否咨询携号转网即对用户进行分类（二分类），可使用有监督学习的方法来解决该问题。 难点：数据标注。要使用有监督学习的方法进行分类，首先要给数据打标签。若使用深度学习的方法，则需要大量的训练数据，需要给大量的数据贴标签，耗时长久。故首先考虑使用传统机器学习的方法（逻辑回归、决策树及延伸、支持向量机等方法）进行分类。
利用熵值法计算各关键字对各分类的权重值
利用熵值法计算各关键字对各分类的权重值的矩阵构造流程： 1、从6月份的数据中提取目标信息，主要包括：处理意见、在线办结意见、匹配大督查以及类别、匹配大督查二级类别、匹配大督查三级类别，共五个字段的内容。 2、对提取出的内容进行整理，剔除匹配大督查三级类别为空的记录。 3、对整理后的信息进行合并，合并规则：按照大督查三级类别的名称合并，也就是将匹配大督查三级类别相同的记录对应的处理意见+办结意见合并在一起。 4、使用所有的关键字对合并后的记录进行匹配，统计各关键字出现的次数，即为矩阵的的元素。
案例判断参考
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分析：判断用户是否咨询携号转网即对用户进行分类（二分类），可使用有监督学习的方法来解决该问题。 难点：数据标注。要使用有监督学习的方法进行分类，首先要给数据打标签。若使用深度学习的方法，则需要大量的训练数据，需要给大量的数据贴标签，耗时长久。故首先考虑使用传统机器学习的方法（逻辑回归、决策树及延伸、支持向量机等方法）进行分类。...
利用熵值法计算各关键字对各分类的权重值
利用熵值法计算各关键字对各分类的权重值的矩阵构造流程： 1、从6月份的数据中提取目标信息，主要包括：处理意见、在线办结意见、匹配大督查以及类别、匹配大督查二级类别、匹配大督查三级类别，共五个字段的内容。 2、对提取出的内容进行整理，剔除匹配大督查三级类别为空的记录。 3、对整理后的信息进行合并，合并规则：按照大督查三级类别的名称合并，也就是将匹配大督查三级类别相同的记录对应的处理意见+办结意见合并在一起。 4、使用所有的关键字对合并后的记录进行匹配，统计各关键字出现的次数，即为矩阵的的元素。...
